
Podsumowując, najlepszym podejściem do bezpośredniego tworzenia rekomendacji na podstawie danych wejściowych z portalu \emph{MovieLense} są metody \emph{kontekstowe} korzystające z miar podobieństw między użytkownikami lub filmami (IBCF oraz UBCF). Wynik ten przypisujemy popularnemu problemowi dostępności danych (ciężko spodziewać się, że każdy użytkownik wystawi ocenę każdemu z dostępnych filmów lub przynajmniej połowie). Dodatkowo okazało się, że zarówno podobieństwo typu \emph{pearson} jak i \emph{cosine} daje podobne błędy predykcji przy wyższych o rzędy wielkości czasach przetwarzania dla metody \emph{pearson}. Najlepsze wyniki uzyskane zostały dla algorytmu UBCF \emph{Top-10} korzystającego z miary podobieństwa \emph{cosine}.  
